RouterChain，也叫路由链，能动态选择用于给定输入的下一个链。我们会根据用户的问题内容，首先使用路由器链确定问题更适合哪个处理模板，然后将问题发送到该处理模板进行回答。如果问题不适合任何已定义的处理模板，它会被发送到默认链。
在这里，我们会用LLMRouterChain和MultiPromptChain（也是一种路由链）组合实现路由功能，该MultiPromptChain会调用LLMRouterChain选择与给定问题最相关的提示，然后使用该提示回答问题。
- 构建处理模板：为鲜花护理和鲜花装饰分别定义两个字符串模板。
- 提示信息：使用一个列表来组织和存储这两个处理模板的关键信息，如模板的键、描述和实际内容。
- 初始化语言模型：导入并实例化语言模型。
- 构建目标链：根据提示信息中的每个模板构建了对应的LLMChain，并存储在一个字典中。
- 构建LLM路由链：这是决策的核心部分。首先，它根据提示信息构建了一个路由模板，然后使用这个模板创建了一个LLMRouterChain。
- 构建默认链：如果输入不适合任何已定义的处理模板，这个默认链会被触发。
- 构建多提示链：使用MultiPromptChain将LLM路由链、目标链和默认链组合在一起，形成一个完整的决策系统。
- 这是一个可选的步骤，告诉模型它可以更改原始输入以获得更好的响应。
格式说明(<< FORMATTING >>)
指导模型如何格式化其输出，使其以特定的方式返回结果。
Return a markdown code snippet with a JSON object formatted to look like:
表示模型的输出应该是一个 Markdown 代码片段，其中包含一个特定格式的 JSON 对象。
下面的代码块显示了期望的 JSON 结构，其中 destination 是模型选择的提示名称（或“DEFAULT”），而 next_inputs 是可能被修订的原始输入。
额外的说明和要求
REMEMBER: "destination" MUST be one of the candidate prompt names specified below OR it can be "DEFAULT"...
这是一个重要的指导，提醒模型 "destination" 字段的值必须是下面列出的提示之一或是 “DEFAULT”。
REMEMBER: "next_inputs" can just be the original input if you don't think any modifications are needed.
这再次强调，除非模型认为有必要，否则原始输入不需要修改。
候选提示(<< CANDIDATE PROMPTS >>)
列出了两个示例模型提示及其描述：
- “flower_care: 适合回答关于鲜花护理的问题”，适合处理与花卉护理相关的问题。
- “flower_decoration: 适合回答关于鲜花装饰的问题”，适合处理与花卉装饰相关的问题。
这部分为模型提供了一个格式化的框架，其中它将接收一个名为 {input} 的输入，并在此后的部分输出结果。
总的来说，这个模板的目的是让模型知道如何处理用户的输入，并根据提供的提示列表选择一个最佳的模型提示来回应。
